JPS63301383A - 筆記文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、筆記文字認識装置に関し、特に形状の類似し
た文字の認識装置に関するものである。

（従来の技術） 従来、筆記文字方式において、形象の類似した文字、例
えば「フ」　（カタカナ）と「つ」　（ひらがな）、「
ろ」　（ひらがな）と「３」　（数字）の様に、ストロ
ークの丸みで区別されるもの（以下これを類似文字と称
す）を全字種混在で認識することは困難であり類似文字
を判別するために種々の方法が採用されている。

第１例としては認識処理時、類似文字を対で認識結果と
して用意しておき、操作盤上の該当スイッチを押下する
事により、類似文字を順次表示させ、筆記者に選択させ
るものである。

第２例としては筆記文字の直前に認識された字種と同一
あるいは関連字種を第１候補として出力するもので、例
えば直前の文字が数字ならば数字または記号を候補文字
として出力する。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、以上述べた第１例の方法を採用した装置
では、第１候補に筆記者が意図した文字が認識出力され
るとは限らず操作盤上の該当スイッチを押下するという
筆記者にとっては余計な手数がかかるという問題点があ
った。

また、第２例の方法を用いた装置では、必ずしも筆記者
が直前に書いた字種と同−又は関連字種を書くとは限ら
ず、また文章の書き出しや句読点の次に類似文字を書く
場合もあり、さらに直前の文字が誤認識した場合等、ど
の文字を第１候補として出力すべきか不定の場合がある
という問題点があった。

本発明の目的は上記問題点に鑑み、容易に類似文字を判
別し認識することができる筆記文字認識装置を提供する
ことにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明は、上記目的を達成するために、タブレットに筆
記入力して得られた座標データ列の不要データを除去し
直線化処理を施す前処理部と、該直線化された座標デー
タ列から筆記文字を構成するストロークの特徴を表わす
特徴点情報を抽出する特徴点抽出部と、該特徴点抽出部
の出力データと予め登録されている登録パターンデータ
との比較をなし筆記文字の認識を行なう認識部とを備え
た筆記文字認識装置において、前記特徴点抽出部の出力
データに基づいて筆記文字のストロークの丸み度を算出
する丸み度算出部と、形状の類似した文字を予め丸みの
有無別に分類して格納してある類似文字辞書と、前記認
識部の認識結果と類似文字辞書の内容との照合を行ない
、一致する文字が類似辞書内にある場合には、前記丸み
度算出部の算出結果に基づいて分類された文字を選択し
、出力する照合・選択部とを設けたことを特徴とする。

（作用） 本発明によれば、タブレットに筆記入力された筆記文字
の座標データ列は、前処理部で不要データを除去するこ
とにより直線化され、この直線化された座標データ列か
ら特徴点抽出部において、筆記文字を構成するストロー
クの特徴を表わす特徴点情報が抽出される。この特徴点
情報は認識部で予め登録されている登録パターンデータ
との比較がなされて筆記文字の認識が行なわれ、一方、
丸み度算出部では前記特徴点情報に基づいて筆記文字の
ストロークの丸み度が算出される。ここで、照合・選択
部は、前記認識部の認識結果と類似文字辞書内の内容と
の照合を行ない、一致する文字がなければ認識部の認識
結果を出力し、一致す゛る文字が類似文字辞書内にあれ
ば、前記丸み度算出部の算出結果に基づいて、分類され
た文字を選択し、この選択した文字を出力する。

（実施例） 第１図は、本発明による筆記文字認識装置の一実施例を
示すブロック図である。

図中、１はタブレット、２は前処理部、３は特徴点抽出
部、４は特徴辞書、５は認識部、６は丸み度算出部、７
は類似文字辞書、８は照合・選択部である。

以下、本実施例の装置の各部動作を順を追って詳細に説
明する。

先ず、タブレット１は文字を筆記入力するためのもので
、文字が筆記入力されると第２図（ａ）に示すように座
標データ列（（ｘｏ、ｙ、）、ｉ−１．２・・・ｎ、ｌ
ｊが抽出され、前処理部２に送られる。

前処理部２は送られてきた座標データ列に対し、ノイズ
除去処理、移動平均処理、平滑化処理を行うことにより
、第２図（ｂ）に示すようにデータを直線化し、特徴点
抽出部３に出力する。

次に特徴点抽出部３の動作について述べる。特徴点抽出
部３の行なう特徴点抽出処理としてはいくつかの方法が
あるが、ここでは直線化されたデータ列（（マ０．Ｙ−
”）、−１，２・・・ｎ−１ｊの１　　　　　　１１　
　　　　　　　　　　　　　　　Ｊデータ間のｘ、ｙ方
向の符号（正、負、０）を算出し、符号の状態の変化点
を特徴点として抽出する方法について述べる。

データ間のｘ＋　　ｙ方向の符号ｘｓ、、ｙｓ１をｌ 下記の（１）式 ％式％） で求め、＋、０．−で表現する。このようにして求めた
各データ間の符号と比較し、同じであれば特徴点として
登録せず、異なった場合には状態が変わったとして特徴
点として登録する。第２図（Ｃ）にこのようにして求め
た点の他に始点、終点を加えた特徴点を示し、この特徴
点間をセグメントと称す。

以上のようにして得られた特徴点情報は認識部５及び丸
み度算出部６に出力される。

特徴辞書４は、個々の文字の特徴情報が格納されており
、その内容が認識部５によって参照される。

認識部５は、ストロークアナリシス法等の周知の方法に
より、特徴点抽出部３により送られてきた特徴点情報と
特徴辞書４の内容との比較を行ない、筆記文字の認識結
果を候補文字として照合・選択部８に出力する。

丸み度算出部６は、特徴点抽出部３により得られた特徴
点情報に基づき丸み度を算出する。この算出に関し、以
下第３図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）により説明する。まず
、各セグメントのＸ座標軸に対する角度を算出する。第
３図（ａ）に示す様に座標値（ｘｉ、ｙｌ）の特徴点Ａ
ｌと座標値（ｘ２．ｙ２）の特徴点Ａ２が与えられた時
、セグメントの角度５ＤＥＧは、特徴点Ａｌ、Ａ２の座
標値の条件に基づいて一般的に下記の（２）式〜（７）
式により算出できる。

Ｘ２−Ｘｌ　−０のとき Ｓ　Ｄ　Ｅ　Ｇ　”　−Ｓ　Ｄ　Ｅ　Ｃ（２）ｘ２−ｘ
ｉ≠０のとき であり、 ｘ２−ｘｉ≧０かつ）１２−ｙｔ≧０のとき５ＤＥＧ讃
Ｓ　Ｄ　Ｅ　Ｇ　−（４） ｘ２−ｘｉ≧０かつｙ２−ｙｌ≦０のときＳ　Ｄ　Ｅ　
Ｇ　−−Ｓ　Ｄ　Ｅ　Ｃ−（５）ｘ２−ｘｉ≦０かつｙ
２−ｙｌ≧０のとき５ＤＥＧ−１８０−ＳＤＥＧ−（６
） ｘ２−ｘｌ≦０かつｙ２−ｙｌ≦０のときＳ　Ｄ　Ｅ　
Ｇ　−−１８０＋Ｓ　Ｄ　Ｅ　Ｇ　”　（７）であって
、上記（２）式〜（７）式によりセグメントの角度　５
ＤＥＧは、次の（８）式で示す範囲で算出される。

一１８０≦５ＤＥＧ≦ｕｏ　　　　　（８）次に各セグ
メントの回転各を算出する。第３図（ｂ）に示す様に、
Ａｌ、Ａ２．Ａ３なる特徴点が与えられた時、セグメン
トＡ１及びセグメントＡ　２−Ａ　３の角度を前の（２
）弐〜（７）式により算出すると、それぞれＡ　１−Ａ
　２の角度５ＤＥＧ（Ｌ）。

Ａ　２−Ａ　３の角度Ｓ　Ｄ　Ｅ　Ｇ　（２）が求まる
。これにより、セグメントの回転角ＤＥＣは次の（９）
式〜（１２）式により算出できる。

ＤＥＣ”−５ＤＥＧ（２）−ＳＤＥＧ（１）　　（９）
ＩＤＥＧ−１≦　１８０のとき Ｄ　Ｅ　Ｇ　−Ｄ　Ｅ　Ｇ　−（１０）ＤＥＣ”＞１８
０のとき ＤＥＧ−ＤＥＧ−−３８０（１１） ＤＥＣ−＜１８０のとき ＤＥＧ−ＤＥＧ　−＋　３６０　　　　（１２）であり
、上式によりセグメントの回転角ＤＥＣは（８）式と同
様に、 一１８０≦ＤＥＣ≦１８０ の範囲で算出される。

丸み度算出部６では、より正確な丸み度を算出するため
、特徴点と特徴点の中点における回転角を求めることに
より丸み度を算出している。

また、第３図（Ｃ）は、数字「２」がタブレット１に筆
記人力された場合のこの丸み度算出処理の説明図である
。第３図（Ｃ）において、ＤＥＣ（１）、ＤＥＣ（２）
は各々、始点Ｓと第１の屈曲点ＣＩの中点ＭＰＩにおけ
る回転角及び第１の屈曲点Ｃ１と第２の屈曲点Ｃ２（第
２の屈曲点がない場合には終点Ｅ）の中点ＭＰ２におけ
る回転角を示し、丸み度算出部６は前記始点Ｓ、中点Ｍ
ＰＩ　。

ＭＰ２　、屈曲点Ｃ１，Ｃ２及び終点Ｅを特徴点として
この回転角を算出して、その回転角情報を照合・選択部
８に出力する。

類似文字辞書７は、類似文字を丸み有無別に分類した結
果を、例えば表１の如く格納してありこの内容は照合・
選択部８により参照される。表１においては、「Ｎｏ」
欄に対する「丸み有文字」と「丸み無文字」は対になっ
ており、「判別条件」は丸み有無文字と分類するための
条件である。尚、形象及び字種は参考のために示したも
のである。

表に類似文字辞書 照合・選択部８は、認識部５より出力された候補文字が
類似文字辞書７内の類似文字のいずれかに属していれば
、丸み度算出部６より求められた回転角が、類似文字辞
書７内に記述してある判定条件に合致するか否かを判定
し、条件に合致すれば、丸み有として丸み有文字を第１
候補文字として出力し、丸み無文字を第２候補文字とす
る。

ここで、第３図（ｃ）の如く数字「２」の文字が筆記入
力された場合の動作を具体的に説明する。

タブレット１より数字「２」という文字が筆記入力され
ると、タブレット１よりの座標データ列は前処理部２及
び特徴点抽出部３で前処理及び特徴点抽出が行なわれ、
特徴点抽出部３よりの特徴点情報は認識部５に出力され
る。認識部５では特徴点情報と特徴辞書４との内容との
比較がなされ、候補文字が照合・選択部８に出力される
。ここで、漢字「乙」が認識されたとすると、認識部５
より漢字「乙」に対応するＪＩＳコード（３２３５）が
照合・選択部８に出力される。一方、丸み度算出部６は
回転角Ｄ　Ｅ　Ｃ（１）及びＤＥＣ（２）を算出し、そ
の算出結果を照合・選択部８へ出力する。

照合・選択部８は認識部５からの漢字「乙」に対応する
ＪＩＳコード（３２３５）を類似文字辞書７の内容（表
１）と照合すると、表１のＮ０１６に格納されており、
さらに、丸み有無の判定条件がＤＥＣ（１）＜−３０で
あることを知る。ここで、照合・選択部８は、丸み度算
出部６の算出結果の回転角Ｄ　Ｅ　Ｃ（１）が丸み有無
の判定条件ＤＥＣ（１）＜−３０に合致すれば、丸み有
りの数字「２」を第１候補文字として選択してＪＩＳコ
ード（２３３２）を出力し、漢字「乙」を第２候補文字
とする。丸み度算出部６の算出結果の回転角ＤＥＣ（１
）が丸み有無の判定条件ＤＥＣ（１）＜−３０に合致し
なければ漢字「乙」を第１候補文字、数字「２」を第２
候補文字とする。

尚、第１候補文字が筆記者の意図した文字でない場合に
は、図示しないスイッチにより第２候補文字を選択させ
、所望の出力を得ることができる。

本実施例によれば、類似文字を丸み「有」　「無」に分
類し、丸みの有無の判定条件と共に類似文字辞書７に格
納しておき、タブレット１に筆記入力した筆記文字の特
徴点情報に基づいて丸み度算出部６で回転角を算出し、
その算出結果と類似文字辞書７の判定条件の比較により
類似文字を判別するようになしたので、筆記者は、文字
の特徴を意識することなく通常の書体で筆記することが
できる。

（発明の効果） 以上説明したように本発明によれば、類似文字を丸みの
有無に分類して、類似文字辞書に格納しておき、筆記入
力された筆記文字の特徴点情報により、認識部で文字認
識を行なうと共に、丸み度算出部において、筆記文字の
ストロークの丸み度を算出し、照合・選択部で筆記文字
の丸みの有無を判定することにより類似文字を判別する
様にしたので、容易に類似文字を認識することができる
。

従って筆記者は類似文字を筆記する際、普段書いている
書体で文字を書けばよく、操作盤上の該当スイッチを押
下するという煩わしい操作が不要となると共に、直前に
書いた文字種とは関係なく類似文字の認識ができる筆記
文字認識装置を提供できる利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による筆記文字認識装置の一実施例を示
すブロック図、第２図（ａ）、（ｂ）。 （ｃ）は本発明に係る筆記文字の前処理を説明するため
の説明図、第３図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は本発明に係
る筆記文字の丸み度算出処理を説明するための説明図で
ある。　図中、１・・・タブレット、２・・・前処理部
、３・・・特徴点注出部、４・・・特徴辞書、５・・・
認識部、６・・・丸み度算出部、７・・・類似文字辞書
、８・・・照合・選択部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 タブレットに筆記入力して得られた座標データ列の不要
   データを除去し直線化処理を施す前処理部と、該直線化
   された座標データ列から筆記文字を構成するストローク
   の特徴を表わす特徴点情報を抽出する特徴点抽出部と、
   該特徴点抽出部の出力データと予め登録されている登録
   パターンデータとの比較をなし筆記文字の認識を行なう
   認識部とを備えた筆記文字認識装置において、 前記特徴点抽出部の出力データに基づいて筆記文字のス
   トロークの丸み度を算出する丸み度算出部と、 形状の類似した文字を予め丸みの有無別に分類して格納
   してある類似文字辞書と、 前記認識部の認識結果と類似文字辞書の内容との照合を
   行ない、一致する文字が類似辞書内にある場合には、前
   記丸み度算出部の算出結果に基づいて分類された文字を
   選択し、出力する照合・選択部とを設けた ことを特徴とする筆記文字認識装置。